使用split分割二维数组 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 创建一个二维数组 arr_2d=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[10,11,12]])# 沿轴0(行)将二维数组分割为2个子数组 result_axis0=np.split(arr_2d,2,axis=0)# 沿轴1(列)将二维数组分割为3个子数组 result_...
# 根据第二个维度进行切割,对于二维数组可以看成纵向切割np.hsplit(ary,indices_or_sections)常用参数:ary--要分割的数组;indices_or_sections--取值为整数或者一维数组,即切割的份数或者根据索引号进行切割; 1. 备注:split与array_split用法基本相同,主要区别在于array_split函数中参数indices_or_sections取整数时,...
1、np.concatenate()2、np.vstack()3、np.hstack()4、np.append()5、拼接的两个特殊对象 6、np.split()np.concatenate()该函数是进行数组拼接的最通用的函数，其他的数组拼接函数可以理解为是该函数的特化。如同进行数组的其他操作一样，数组的拼接操作也需要考虑数据轴。该函数的功能为沿着指定的轴将多个数组...
实例一:split分割 importnumpy as np a= np.arange(9)print('第一个数组:')print(a)print('\n')print('将数组分为三个大小相等的子数组:') b= np.split(a,3)print(b)print('\n')print('将数组在一维数组中表明的位置分割:') b= np.split(a,[4,7])print(b) 输出结果为: 第一个数组:[0 ...
np.split()函数的作用是将一个数组拆分为多个子数组,跟Tensorflow中的slice()函数有点类似,但是np.split()函数返回的是多个数组,tf.slice()函数返回的则是被切取的一个张量,区别还是挺大的。 1.官方注释 官方的注释如下: AI检测代码解析 """ Split an array into multiple sub-arrays....
np.split() 在数据处理中拆分的操作,其实不太常用,因为我们可以通过切片,更加便捷实现同样的效果,这里也只做简单介绍。 函数的参数有: 1、ary:要进行拆分的数组 2、indices:指定轴上进行拆分的索引位置 3、axis:指定轴,默认为0 函数返回拆分之后的数组列表。
y= np.split(x, 3)#平均分成三份,不能平均的话则会报错print(y) y= np.split(x, 3, axis=0)#平均分成三份,不能平均的话则会报错,axis默认为0print(y)#不均等分割 np.array_split()y = np.array_split(x, 4, axis=0)#第0项分割出来的元素最多,剩下的均等分print('不均等分割:',y) ...
针对多维数组,numpy.hsplit()和numpy.vsplit()方法分别用于水平和垂直拆分数组,它们是numpy.split()的特例。 实例演示: import numpy as np 创建一个2x8的二维NumPy数组 arr_2d = np.array([[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8], [9,10,11,12,13,14,15,16]]) ...
'data1':np.random.randn(5),'data2':np.random.randn(5)}) df Python 复制代码 9 1 2 gg=df.groupby(df['key1']) gg 【例1】采用函数df.groupby(col),返回一个按列进行分组的groupby对象。程序代码如下: 关键技术:变量gg是一个GroupBy对象。它实际上还没有进行任何计算,只是含有一些有关分组...
a = np.array([[1,2],[3,4]]) b = np.array([[5,6],[7,8]]) #垂直堆叠 c = np.vstack((a,b)) print (c) --- 输出结果如下: [[1 2] [3 4] [5 6] [7 8]] 分割数组 numpy.split() 沿指定的轴将数组分割为多个子数组,语法格式如下: numpy.split(ary, indices_or_sections...